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周秉坤考虑了会，“『烛龙的排期非常紧张，直接去申请，至少要排到三个月以后。
若是有详细的方案，我可以为你协调下。”
“谢谢……老师。”
“还是叫我老周吧，你回去好好准备！”
方程离开办公室后，周秉坤看著空荡荡的走廊，轻声自语：
“新的恆星模型全球有数百个研究所在研究，至今没有人成功，老师是真的希望你能成啊！
但……唉，算了，希望我们都能少一些绝望吧！”
*
第二天上午，方程到项目室的时候，里面已经坐了四个人。
靠窗的位置站著一个中年人，四十出头，身形挺拔，正在翻一份纸质材料。
听见门响，他抬起头，走过来把一份名单递到方程手里。
“方程，你好，我是刘向群，老周让我来协助你。”
他侧过身，指向靠里的工位，“房帅，你认识的。”
又转向另外两人，“这位是磁流体力学方向的，这位主攻日震学，希望可以帮到你。”
方程接过名单，两个副研究员都是三十出头的样子，神態谦和，各自冲方程点了点头。
方程听过刘向群的名字，在聚变等离子体模擬中有过重的贡献，而且横跨好几个学科方向，没想到老师尽然把他也调过来了。
“麻烦了。”
方程说。
“客气了。”
刘向群將会议室交个方程，“你来说下你的模型方向。”
这里的模型是世界模型，也叫世界引擎，是当前最主流的ai架构。
这种ai架构与几年前流行的大语言模型不一样，大语言模型基於海量文本训练，做的是模式匹配和內容生成，没有因果推理能力，更谈不上决策。
世界模型不一样。
它直接对物理规律的数学表达进行符號演算，在內部构建一个与真实世界共享同一套底层逻辑的“镜像”
。
给它初始条件与边界条件，它能推导演化路径与约束下的最优解，因果推理和决策能力是它的底层能力。
方程坐到主终端前，插入自己作为做好的概念模型。
“先说下常规的方案，先搭建恆星模型的静態底座，然后逐层引入变量，通过各种复杂算法计算出一个稳態的收敛模型。”
刘向群道：“但我们缺乏足够的数据支撑，几乎很难得到收敛模型。
即便得到了，它的缺点与混沌模型一样，初始条件的细微偏差会被逐级放大，最后得到的结果完全不一样。”
方程点头，打开自己的模型概念图。
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